4. 第一步，将图像分成8*8的子块；第二步，对每个子块进行DCT变换；第三步，将变换后的系数矩阵进行量化，量化后，得到的矩阵左上角数值较大，右下部分为0； 第四步，对量化后的矩阵进行Z形扫描，以使得矩阵中为0的元素尽可能多的连在一起；第五步，对Z扫描结果进行行程编码； 第六步，进行熵编码。
5. 一维行程编码是里利用一行上像素的相关性，逐行对图像进行扫描，然后对扫描的结果 进行编码。一维行程编码只考虑了消除行内像素之间的相关性，没有考虑到某种方向之间的 相关性；而二维行程编码是按照一定的扫描路线进行扫描，既可以消除行内像素之间水平方 向的相关性，又可以消除像素垂直方向的相关性。
6. 二维行程编码是利用图像的二维信息的强相关性，对图像按照一定的扫描路线进行扫描 ，遍历所有的像素点，获得点点相邻的关系后进行一维行程编码的方法。这样，既可以消除 行内像素之间水平方向的相关性，又可以消除像素垂直方向的相关性。而一维行程编码只考 虑了消除行内像素之间的相关性，没有考虑到某种方向之间的相关性；
7. 一维行程编码是里利用一行上像素的相关性，逐行对图像进行扫描，然后对扫描的结果 进行编码。一维行程编码只考虑了消除行内像素之间的相关性，没有考虑到某种方向之间的 相关性。
二维行程编码是利用图像的二维信息的强相关性，对图像按照一定的扫描路线进行扫描 ，遍历所有的像素点，获得点点相邻的关系后进行一维行程编码的方法。这样，既可以消除 行内像素之间水平方向的相关性，又可以消除像素垂直方向的相关性。
8. 压缩编码算法很多，比如行程编码、霍夫曼编码等。每种不同的压缩编码方法具有各自 不同的特点。比如行程编码擅长对多个重复数据连续出现的情况进行编码；霍夫曼编码则可 以有效地将出现频率高、低不同的数据进行编码。如果将不同的编码方式巧妙的结合在一起 ，则可以达到更高的压缩率，这就是混合压缩编码的思想。
10. 原始扫描结果所占空间为：22*8=176(bits)
单纯行程编码的结果是：4a3b2c1d5e7f，共占6（3+8）=66(bits)。压缩比为：176：66 Hufman与行程编码混合： 41030012000110000511701 ，共占3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2=35 (bits)，压缩比为176：35. 即故压缩比有所提高。